


OCR Pengecaman Digit Mudah dalam OpenCV-Python
Memahami letter_recognition.data File
Fail letter_recognition.data yang disertakan dalam sampel OpenCV mengandungi koleksi huruf yang diwakili oleh 16 ciri yang diekstrak daripada setiap huruf. Ciri-ciri ini diterangkan dalam makalah "Pengecaman Huruf Menggunakan Pengelas Adaptif Gaya Holland."
Untuk mencipta fail yang serupa daripada set data anda sendiri, anda boleh melakukan langkah berikut:
- Kumpulkan satu set imej yang mengandungi huruf individu.
- Gunakan fungsi OpenCV untuk mengekstrak ciri daripada setiap huruf, seperti nilai piksel, kontur dan momen.
- Simpan ciri yang diekstrak pada fail teks, dengan setiap baris mewakili satu huruf dan setiap lajur sepadan dengan ciri.
Tafsiran hasil.ravel()
Apabila menggunakan model KNearest untuk mencari item terdekat, output results.ravel() ialah tatasusunan satu dimensi yang mengandungi label yang diramalkan untuk setiap sampel ujian. Setiap label sepadan dengan jiran terdekat yang ditemui untuk sampel itu.
Melaksanakan Pengecaman Digit Mudah
Untuk melaksanakan alat pengecaman digit mudah menggunakan fail letter_recognition.data:
- Muat fail letter_recognition.data dan asingkan sampel dan respons (label).
- Buat contoh pengelas KNearest.
- Latih pengelas menggunakan sampel dan respons.
- Untuk ujian, muatkan imej yang mengandungi digit.
- Praproses imej dan ekstrak digit individu menggunakan kaedah pengesanan kontur.
- Ubah saiz setiap digit kepada saiz yang konsisten (cth. , 10x10 piksel) dan tukarkannya kepada tatasusunan rata nilai piksel.
- Gunakan pengelas KNearest terlatih untuk meramal digit bagi setiap imej yang diekstrak.
- Paparkan digit yang dikenali pada imej yang diproses atau keluarkan ramalan.
Anda boleh menyesuaikan kod yang disediakan dalam soal jawab untuk berfungsi dengan set data imej yang mengandungi digit tulisan tangan anda sendiri atau jenis simbol lain.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melaksanakan Pengecaman Digit Mudah dengan OpenCV-Python menggunakan Fail `letter_recognition.data`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
